Gobernanza de datos será prioridad para los CIO en México antes de escalar la IA

En México, la inteligencia artificial (IA) ya no aparece como una línea de gasto aparte o un proyecto piloto: compite de igual a igual con las partidas tradicionales de tecnología dentro de los presupuestos de TI para 2027. SNP Group, firma en plataformas de transformación de datos y modernización de entornos SAP, y SNP SE, proveedor de software para la transformación digital basada en la IA, la migración automatizada de datos y la gestión de datos en el entorno SAP, advierte que la forma en que muchas organizaciones están tomando esa decisión representa un riesgo para el retorno de esas inversiones. Buena parte de las empresas en México todavía opera sobre sistemas ERP heredados, información duplicada entre sistemas y procesos que nunca terminaron de ordenarse. Según SNP, cuando a esa base se le agregan agentes de IA y capacidades analíticas sin resolver antes esas deficiencias, los proyectos suelen avanzar con rapidez en la etapa de piloto, pero se estancan al intentar llevarlos a producción. El error que se repite: sumar IA sobre una base que no está lista 'Vemos que muchas empresas quieren avanzar rápido con inteligencia artificial, pero si no resuelven antes los problemas heredados de sus datos, el proyecto arranca bien en el piloto y se traba apenas se intenta llevarlo a producción. Ese es el error que más se repite hoy en México, y es la razón más común por la que un presupuesto ya aprobado termina rindiendo menos de lo esperado', explicó Ezequiel Pardo, LATAM Head of Transformation and Data Management products, SNP Group. De comprar infraestructura a comprar resultados Algo que sí está cambiando, según SNP, es la forma en que las empresas mexicanas están planteando sus decisiones de inversión para 2027. 'Cada vez menos empresas quieren comprar servidores o licencias por comprarlos: quieren resultados. Eso las está llevando a modelos de consumo de servicios en lugar de grandes desembolsos de capital, y a pensar la modernización de su ERP, su migración a la nube y su ciberseguridad como un mismo proyecto, y no como tres líneas de presupuesto que se negocian por separado', señaló Pardo. La condición antes de escalar la IA Antes de discutir cuánta inteligencia artificial necesita una empresa, SNP recomendó evaluar primero la calidad y la trazabilidad de sus datos. 'Preferimos preguntar cómo está la calidad y la trazabilidad de los datos antes de hablar de cuánta inteligencia artificial necesita una empresa. Las compañías que lideren la próxima etapa en México no van a ser las que más presupuesto destinen a IA, sino las que hayan resuelto antes ese orden interno: primero la calidad y gobernanza de los datos, después la modernización de ERP y nube, y recién ahí la escala de IA', afirmó Pardo. Con esta recomendación, SNP busca acompañar a los CIO mexicanos en la planificación de sus presupuestos de TI para 2027, priorizando una secuencia de inversión que permita capturar el valor real de la inteligencia artificial en el mediano plazo.